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Die invasive mechanische Beatmung (MV) ist eine der wichtigsten und lebensrettenden Therapien auf der Intensivstation (ICU). In den schwerwiegendsten Fällen, wenn die MV allein nicht ausreicht, wird eine extrakorporale Lungenunterstützung (ELS) eingeleitet. MV wird jedoch als potenziell schädlich angesehen, da unangemessene MV-Einstellungen bei Intensivpatienten mit Organschäden verbunden sind und zur Krankheitslast beitragen. Studien zeigten, dass MV trotz klarer Beweise und Richtlinien oft nicht richtig bereitgestellt wird. Darüber hinaus bleiben Behandlungsentscheidungen der Gesundheitsdienstleister, insbesondere in Bezug auf MV und ELS, für die Patienten und ihre Angehörigen oft unverständlich, da der Informationsfluss von den Pflegekräften zu den Patienten durch eine Reihe von Faktoren beeinträchtigt wird, einschließlich begrenzter Zeit und Ressourcen, Kommunikationsproblemen, sowie auch die Kapazität der Patienten, Informationen zu verstehen und zu behalten.

Das Projekt zielt darauf ab, unser IntelliLung Artificial Intelligence Decision Support System (AI-DSS) klinisch zu validieren und zu erweitern. Dieses System ist darauf ausgelegt, die MV- und ELS-Einstellungen zu optimieren, um die Versorgung von Patienten auf der Intensivstation zu verbessern. Dadurch konnten evidenzbasierte Best-Practice-MV und ELS in sichereren Therapiekorridoren für längere Zeiträume, schnellere Entwöhnung von MV und verbessertes Überleben erreicht werden – selbst in unerfahrenen Händen.

Zusätzlich wird dieses Projekt den Informationsfluss von Pflegekräften zu Patienten und Angehörigen auf der Intensivstation verbessern. Daher wird das InfAI eine digitale Lösung entwickeln, die es ermöglicht, automatisch ein umfangreiches Informationspaket in leicht verständlicher Sprache für Patienten und ihre Angehörigen zu erstellen, hochgradig individualisierte Informationen zu Krankheiten und wissensbasierten Behandlungsstrategien zu vermitteln und so eine qualitativ hochwertige laufende und nachfolgende Versorgung zu ermöglichen durch Stärkung der Gesundheitskompetenz und Patientenorientierung. Wir werden eine retrospektive und prospektive multizentrische Studie durchführen, um das IntelliLung AI-DSS und die Patienteninformationssoftware zu validieren.

Laufzeit: 09/2022 – 08/2027
Förderprogramm: HORIZON-HLTH-2021-DISEASE-04-04, HORIZON Research and Innovation Actions
Förderkennzeichen: 101057434

Projektteam

  • Dr. Sahar Vahdati und ihr Team

Publikationen im Projekt

Projektförderung

EUROPEAN HEALTH AND DIGITAL EXECUTIVE AGENCYEuropean Health and Digital Executive Agency (HaDEA)

Projektpartner

  • Technische Universität Dresden (TUD)
  • Centralny Szpital Kliniczny Ministerstwa Spraw Wewnetrznych I Administracji W Warszawie (CSK)
  • Institut Mihajlo Pupin (IMP)
  • Was Hab' Ich? Gemeinnutzige GmbH (WHI)
  • Demcon Macawi Respiratory Systems BV (DMCN)
  • European Society of Anaesthesiology and Intensive Care AISBL (ESAIC)
  • Better Care Sl (BCare)
  • Institut für Angewandte Informatik e.V. (InfAI)
  • Universita Degli Studi di Genova (UOG)
  • The Cleveland Clinic Foundation (CLE)
  • Fundacio Parc Tauli (I3PT)
  • Servicio Madrileno de Salud (ULP)
  • Fundacion Publica Andaluza Progreso y Salud (FPS)